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Previous issue date: 2012-08-24 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O reconhecimento de padrões de movimentos tem se tornado um campo de pesquisa muito
atrativo nos últimos anos devido, entre outros fatores, à grande massificação de dados em
vídeos e a tendência na criação de interfaces homem-máquina que utilizam expressões
faciais e corporais. Esse campo pode ser considerado um dos requisitos chave para análise
e entendimento de vídeos.
Neste trabalho é proposto um descritor de movimentos baseado em tensores de 2a
ordem e histogramas de gradientes (HOG - Histogram of Oriented Gradients). O cálculo
do descritor é rápido, simples e eficaz. Além disso, nenhum aprendizado prévio é necessário
sendo que a adição de novas classes de movimentos ou novos vídeos não necessita de
mudanças ou que se recalculem os descritores já existentes. Cada quadro do vídeo é
particionado e em cada partição calcula-se o histograma de gradientes no espaço e no
tempo. A partir daí calcula-se o tensor do quadro e o descritor final é formado por uma
série de tensores de cada quadro.
O descritor criado é avaliado classificando-se as bases de vídeos KTH e Hollywood2,
utilizadas na literatura atual, com um classificador Máquina Vetor Suporte (SVM). Os
resultados obtidos na base KTH são próximos aos descritores do estado da arte que utilizam
informação local do vídeo. Os resultados obtidos na base Hollywood2 não superam
o estado da arte, mas são próximos o suficiente para concluirmos que o método proposto
é eficaz. Apesar de a literatura apresentar descritores que possuem resultados superiores
na classificação, suas abordagens são complexas e de alto custo computacional. / The motion pattern recognition has become a very attractive research field in recent years
due to the large amount of video data and the creation of human-machine interfaces that
use facial and body expressions. This field can be considered one of the key requirements
for analysis and understanding in video.
This thesis proposes a motion descriptor based on second order tensor and histograms
of oriented gradients. The calculation of the descriptor is fast, simple and effective.
Furthermore, no prior knowledge of data basis is required and the addition of new classes
of motion and videos do not need to recalculate the existing descriptors. The frame of a
video is divided into a grid and the histogram of oriented gradients is computed in each
cell. After that, the frame tensor is computed and the final descriptor is built by a series
of frame tensors.
The descriptor is evaluated in both KTH and Hollywood2 data basis, used in the
current literature, with a Support Vector Machine classifier (SVM). The results obtained
on the basis KTH are very close to the descriptors of the state-of-the-art that use local
information of the video. The results obtained on the basis Hollywood2 not outweigh the
state-of-the-art but are close enough to conclude that the proposed method is effective.
Although the literature presents descriptors that have superior results, their approaches
are complex and with computational cost.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/3549 |
| Date | 24 August 2012 |
| Creators | Perez, Eder de Almeida |
| Contributors | Vieira, Marcelo Bernardes, Clua, Esteban Walter Gonzalez, Borges, Carlos Cristiano Hasenclever |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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